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申请/专利权人：泉州通维科技有限责任公司;哈尔滨国铁科技集团股份有限公司

摘要：本发明公开一种基于RGB‑D与改进yolov5模型的桥梁病害检测方法，步骤采集桥梁病害图像数据进行标注制成训练集、测试集与验证集，搭建出能够病害类型识别与图像分割的模型，获取改进yolov5模型，进行RGB相机与深度相机的标定，计算出旋转矩阵和平移向量，通过采集N组标定板图像，进行两个相机的内参和外参标定和两个相机之间的转换关系进行标定，采集桥梁的RGB图像和深度图像，将RGB图像作为模型的输入进行检测，获取检测与图像分割结果，若存在病害，映射到深度图像上，计算出桥梁病害的尺寸。该方法通过两相机图像数据结合改进yolov5模型对桥梁病害类型的定性定量检测与分析，可深入评估桥梁的健康状况。

主权项：1.一种基于RGB-D与改进yolov5模型的桥梁病害检测方法，其特征在在于：检测方法步骤如下：步骤1、采集桥梁病害图像数据，通过图像标注工具对桥梁病害图像数据进行人工标注，得到标注图像数据，将标注图像数据按比例随机抽样，制作成训练集、测试集与验证集；步骤2、以yolov5模型为基础进行改进，搭建出能够实现对桥梁病害类型的识别与图像分割的模型；步骤3、将步骤1的训练集、测试集和验证集作为数据，对步骤2以yolov5模型为基础进行改进得到的模型进行模型训练和性能测试，获取训练与验证后的改进yolov5模型；步骤4、进行RGB相机与深度相机的标定，计算出RGB相机与深度相机之间的旋转矩阵记为R和平移向量记为T；通过RGB相机和深度相机采集相同场景下不同位姿的N组标定板图像，通过opencv中的calibrateCamera函数进行两个相机的内参和外参标定，然后通过opencv中的stereoCalibrate函数对两个相机之间的转换关系进行标定；步骤5、分别采集桥梁的RGB图像和深度图像，将RGB图像作为步骤3的改进yolov5模型的输入进行桥梁病害检测，获取检测与图像分割结果，若存在桥梁病害，则通过步骤4的旋转矩阵R和平移向量T将RGB图像上的桥梁病害区域映射到深度图像上，并根据计算出的深度相机内参和深度图像中桥梁病害区域所表示的深度值计算出桥梁病害的尺寸。

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